对python中Librosa的mfcc步骤详解

Librosa是Python中用于音频分析的一种库，通过使用Librosa中的mfcc函数进行音频特征提取，可以将音频数据转换为多维特征向量，从而进行机器学习等相关工作。以下是对Python中Librosa的mfcc步骤的完整攻略：

1. 安装Librosa库

在Python环境中使用pip命令安装Librosa库：

pip install librosa

2. 导入Librosa库

在Python脚本中导入Librosa库：

import librosa

3. 使用Librosa库进行mfcc特征提取

使用mfcc函数对音频数据进行特征提取，相关参数的详细含义可以在Librosa官方文档中查看。

y, sr = librosa.load('audio_test.wav') # 读取音频数据
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40) # 提取mfcc特征向量

其中，y为音频数据，sr为采样率，n_mfcc为mfcc特征向量的维数。

4. 可视化mfcc特征向量

使用matplotlib库可视化mfcc特征向量：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()

其中，specshow函数用于绘制频谱图，colorbar函数用于显示色条，title函数用于设置标题，tight_layout函数用于调整图形布局。

下面是一个完整的代码示例：

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取音频数据
y, sr = librosa.load('audio_test.wav')

# 提取mfcc特征向量
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)

# 将mfcc特征向量进行可视化
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()

此外，还可以使用mfcc_delta和mfcc_delta2函数将mfcc特征向量的一阶和二阶微分计算出来，增强特征表示能力。下面是一个将mfcc_delta和mfcc_delta2合并到一起使用的示例代码：

import librosa
import numpy as np

# 读取音频数据
y, sr = librosa.load('audio_test.wav')

# 提取mfcc特征向量
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)

# 计算mfcc_delta和mfcc_delta2的微分特征向量
mfccs_delta = librosa.feature.delta(mfccs)
mfccs_delta2 = librosa.feature.delta(mfccs, order=2)

# 将三种特征向量合并到一起
mfccs_features = np.vstack((mfccs, mfccs_delta, mfccs_delta2)).T

以上是对Python中Librosa的mfcc步骤的完整攻略，示例说明囊括了基本的mfcc特征提取和可视化，以及如何将mfcc_delta和mfcc_delta2合并到mfcc特征向量中。